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文檔簡介
第三章
平穩(wěn)隨機過程的譜分析
頻域分析我們知道,傅里葉變換建立了時域和頻域之間的關系,對于確定性信號,應用傅里葉變換可以使線性時不變系統(tǒng)的分析變得簡單,因為時域卷積對應于頻域相乘。問題:對于隨機信號來說,可否用頻域分析方法呢?回答:隨機信號仍然可以應用傅里葉變換,但是需要根據(jù)隨機信號的特點構(gòu)建新的時域、頻域物理量,同樣可以使隨機信號通過線性時不變系統(tǒng)的分析大大簡化。
3.1隨機過程的譜分析
2023/2/1一預備知識1傅里葉變換設x(t)是時間t的非周期實函數(shù),且x(t)
滿足
在范圍內(nèi)滿足狄利赫利條件
絕對可積,即
信號的總能量有限,即有限個極值有限個斷點斷點為有限值2023/2/1則的傅里葉變換為:
其反變換為:
稱為的頻譜。包含:振幅譜相位譜2023/2/12帕塞瓦(Parseval)等式即能譜密度信號總能量2023/2/163.2隨機過程的功率譜密度
由于隨機過程的持續(xù)期無限長,其樣本函數(shù)不滿足絕對可積和能量有限條件,因此傅里葉變換不存在,但是,樣本函數(shù)的功率是有限的對于隨機信號,傅里葉變換不存在,無法分析頻譜,能量無限,無法分析能譜,但是功率是有限的,因此研究隨機過程的功率譜是有意義的。信號能量的時間平均2023/2/173.2隨機過程的功率譜密度
截取函數(shù):
為了將傅里葉變換應用于隨機過程,對樣本函數(shù)進行截取,使其滿足可積和能量有限條件
2023/2/18當x(t)為有限值時,的傅里葉變換存在
應用帕塞瓦等式
注:樣本函數(shù)具有隨機性,因此平均功率具有隨機性求平均功率:
2023/2/19令,再取極限,交換求數(shù)學期望和積分的次序
隨機過程的功率Q
(1)Q為確定性值,不是隨機變量(2)為確定性實函數(shù)。注意:取集合平均
10/30(1)隨機過程的平均功率可以通過對過程的均方值的求時間平均得到,若隨機過程為寬平穩(wěn),則其功率就等于均方值w.s.s(2)功率譜密度描述了隨機過程平均功率在頻域的分布(3)對于平穩(wěn)隨機過程有對功率譜密度定義的討論
11/30功率譜密度的計算
12/30功率譜密度的計算
13/30功率譜密度的計算x(t)-TT1tSx()2a2b2/2b2/200
14/30功率譜密度的計算傅里葉反變換2023/2/1例2:設隨機過程,其中皆是實常數(shù),是服從上均勻分布的隨機變量,求隨機過程的平均功率。
解:不是寬平穩(wěn)的平均功率的計算2023/2/1平均功率的計算2023/2/1功率譜密度和復頻率面
(只是記號相同,函數(shù)形式不同)例:應用復頻率來表示功率譜密度,對于某些應用會帶來方便(例如,求有理譜的平均功率)2023/2/13.3平穩(wěn)隨機過程功率譜密度的性質(zhì)
一功率譜密度的性質(zhì)
1功率譜密度為非負的,即
證明:2功率譜密度是的實函數(shù)
是的實函數(shù)3
對于實隨機過程來說,功率譜密度是的偶函數(shù),即證明:是實函數(shù)2023/2/14
功率譜密度可積,即
證明:對于平穩(wěn)隨機過程,有:
平穩(wěn)隨機過程的均方值有限2023/2/1二(有理)譜分解定理
1譜分解
在平穩(wěn)隨機過程中有一大類過程,它們的功率譜密度為的有理函數(shù)。在實際中,許多隨機過程的功率譜密度都滿足這一條件。即使不滿足,也常??梢杂糜欣砗瘮?shù)來逼近。這時可以表示為兩個多項式之比,即
2023/2/122
若用復頻率s來表示功率譜密度,那么,對于一個有理函數(shù),總能把它表示成如下的因式分解形式:
這種偶次冪形式可以保證滿足偶對稱性質(zhì)2023/2/1
據(jù)平穩(wěn)隨機過程的功率譜密度的性質(zhì),可以導出關于的零、極點的如下性質(zhì):(1)
為實數(shù)。
(2)
的所有虛部不為0的零點和極點都成復共軛出現(xiàn)。
(3)的所有零、極點皆為偶重的。
(4)M<N(根據(jù)性質(zhì)4)
s-plane2023/2/12譜分解定理
根據(jù)上面的性質(zhì),可將
分解成兩項之積,即:
其中(零極點在s上半平面)(零極點在s下半平面)且譜分解定理
此時注:有兩種分解方法:上下分解,左右分解2023/2/13為有理函數(shù)時的均方值求法(1)利用
(2)直接利用積分公式
(3)查表法(4)留數(shù)法2023/2/1預備知識:留數(shù)定理
設為復變量s的函數(shù),且其繞原點的簡單閉曲線C反時針方向上和曲線C內(nèi)部只有幾個極點
則:
一階留數(shù)
二階留數(shù)
上式積分路徑是沿著軸,應用留數(shù)法時,要求積分沿著一個閉合圍線進行。為此,考慮沿著左半平面上的一個半徑為無窮大的半園積分。根據(jù)留數(shù)定理,不難得出(4)留數(shù)法2023/2/1例:
考慮一個廣義平穩(wěn)隨機過程X(t),具有功率譜密度
求過程的均方值(平均功率)解:用復頻率的方法來求解。用代入上式得用復頻率s表示得功率譜密度:2023/2/1因式分解:
在左半平面內(nèi)有兩個極點:-1和-3。于是可以分別計算這兩個極點的留數(shù)為:
故:
30/303.4功率譜密度與自相關函數(shù)的關系Khinchine前蘇聯(lián)數(shù)學家,
1894-1959
Wiener美國學者,
1894-1964
維納-辛欽定理建立了隨機過程的時域和頻域統(tǒng)計特性之間的聯(lián)系,是分析隨機信號的最重要、最基本的公式
31/30W.S.S維納-辛欽定理的證明證明:若X(t)為寬平穩(wěn)隨機信號,則
32/30W.S.S維納-辛欽定理的證明令t2t1T-T-TT0t2T-2T-TT0趨于1
33/30**
教材200-201頁證明:無論隨機過程平穩(wěn)與否,總存在功率譜密度:
**利用實隨機過程的自相關函數(shù)和功率譜密度皆為偶函數(shù)的性質(zhì),又可將維納—辛欽定理表示成:維納-辛欽定理(續(xù))
34/30維納-辛欽定理(續(xù))
35/30維納-辛欽定理(續(xù))
36/30維納-辛欽定理(續(xù))
37/30維納-辛欽定理(續(xù))00
38/30維納-辛欽定理(續(xù))
39/30常見W.S.S自相關函數(shù)及其功率譜密度
40/30常見W.S.S自相關函數(shù)及其功率譜密度1
41/303.4.1、平穩(wěn)離散時間隨機過程的相關函數(shù)
若X(n)為由X(t)經(jīng)采樣間隔T均勻采樣后得到的廣義平穩(wěn)離散時間隨機過程,或簡稱為廣義平穩(wěn)隨機序列,則其自相關函數(shù)序列是X(t)自相關函數(shù)的采樣序列,即3.4離散時間隨機過程的功率譜密度
42/303.4.2、平穩(wěn)離散時間隨機過程的功率譜密度
離散時間隨機過程的功率譜密度SX()20一、定義(直接給出)二、離散維納-辛欽定理數(shù)字角頻率以2pi為周期
43/30①復頻域功率譜離散時間隨機過程的功率譜密度②性質(zhì)
③譜分解定理極點在單位圓內(nèi)零點在單位圓內(nèi)/上極點在單位圓外零點在單位圓外/上3.4.3、譜分解定理
1確知信號的采樣定理(香農(nóng)采樣定理)
平穩(wěn)隨機過程的采樣定理從沖激抽樣信號恢復連續(xù)時間信號的時域分析采樣信號,采樣頻率大于信號最高頻率的2倍。設理想低通濾波器,其頻域特性為:截止頻率濾波器沖激響應為:1確知信號的采樣定理(香農(nóng)采樣定理)
平穩(wěn)隨機過程的采樣定理采樣后的信號為原始連續(xù)信號為:當時,2023/2/1連續(xù)時間確知信號離散時間確知信號采樣香農(nóng)采樣定理連續(xù)時間平穩(wěn)隨機過程離散時間平穩(wěn)隨機過程采樣香濃采樣定理在數(shù)字信號處理中具有重要地位,建立了連續(xù)信號與其離散采樣信號之間的變換關系2023/2/1
若為平穩(wěn)隨機過程,具有零均值,其功率譜密度為
,則當滿足條件時,可將按它的振幅采樣展開為平穩(wěn)隨機過程的采樣定理均方意義下的極限2023/2/1證明:
帶寬有限,第一步:(1)
的帶寬也是有限(2)令,則(3)是確知函數(shù),根據(jù)維納-辛欽定理,對,
對應用香農(nóng)采樣定理的,對應用香農(nóng)采樣定理2023/2/149第二步:令,則=0(2)這說明,正交
又是的線性組合,因此正交2023/2/150即
(4)又
(5)(3)第三步:=0即2023/2/151第一步第二步第三步(1)(2)(3)(4)(5)=0
52/30
53/30
54/30
55/30
56/302023/2/1二、互譜密度和互相關函數(shù)的關系自相關函數(shù)功率譜密度
F互相關函數(shù)互譜密度
F
定義:對于兩個實隨機過程X(t)、Y(t),其互譜密度與互相關函數(shù)之間的關系為
即2023/2/1若X(t)、Y(t)各自平穩(wěn)且聯(lián)合平穩(wěn),則有即結(jié)論:對于兩個聯(lián)合平穩(wěn)(至少是廣義聯(lián)合平穩(wěn))的實隨機過程,它們的互譜密度與其互相關函數(shù)互為傅里葉變換。2023/2/1三、互譜密度的性質(zhì)性質(zhì)1:證明:
(令)互譜密度和功率譜密度不同,不再是正的、實的偶函數(shù)2023/2/1性質(zhì)2:
證明:
(令)
同理可證2023/2/1性質(zhì)3:
證明:類似性質(zhì)2證明。性質(zhì)4:
若X(t)與Y(t)正交,則有
證明:若X(t)與Y(t)正交,則所以2023/2/1性質(zhì)5:
若X(t)與Y(t)不相關,X(t)、Y(t)分別具有常數(shù)均值和,則
證明:
因為X(t)與Y(t)不相關,所以()2023/2/163性質(zhì)6:
例:設兩個隨機過程X(t)
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